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adversarial text attacks
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TextBugger:针对现实应用生成对抗性文本
本文探讨了深度学习文本理解中的安全漏洞,提出一种通用的生成对抗性文本的攻击框架 ——TextBugger,其攻击成功率高、难以检测、效率高,可有效用于情感分析等领域。同时,文章提出了一些有效措施以缓解这种攻击,并探讨了未来的发展方向。
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6 years ago
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